一種新型SoPC自動指紋識別系統(tǒng)設(shè)計
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2 系統(tǒng)實現(xiàn)
2.1 MBF200硬件采集模塊
MBF200開啟自動檢測功能采集整幅指紋圖像。通過設(shè)置芯片內(nèi)部的閾值寄存器THR使芯片適應(yīng)不同的外部環(huán)境。改變內(nèi)部的PGC、DTR、DCR三個寄存器的值可以調(diào)整圖像的清晰度，提高采集到的圖像質(zhì)量。
2.2 預(yù)處理模塊的實現(xiàn)
圖像預(yù)處理主要分為指紋圖像平滑、背景分離和濾波增強(qiáng)三大部分。通過硬件處理控制狀態(tài)機(jī)實現(xiàn)各個硬件模塊的處理。預(yù)處理的指紋數(shù)據(jù)均存于SRAM中，根據(jù)硬件狀態(tài)控制來選擇SRAM與各個硬件模塊的連接。圖像平滑采用歸一化處理，背景分離采用方差法，濾波增強(qiáng)采用方向濾波圖像增強(qiáng)算法來實現(xiàn)[5]。
2.3 Nios算法實現(xiàn)
軟件算法的主要模塊分別為二值化、細(xì)化、特征提取和特征匹配。其中二值化處理中同時包括二值化后的填充和刪除算法；細(xì)化算法包括細(xì)化后的去偽算法。二值化算法采用閾值法；細(xì)化算法采用Hilditch細(xì)化算法，同時采用基于8鄰域特征點的特征提取算法和基于中心點的匹配算法。
3 系統(tǒng)實現(xiàn)
3.1 指紋處理VGA顯示結(jié)果
圖2(a)為MBF200采集效果圖，圖中指紋圖像的紋線清晰，與背景區(qū)域?qū)Ρ让黠@。
本文引用地址：http://www.ex-cimer.com/article/187665.htm歸一化處理的作用是使圖像中的黑白點對比更加明顯，同時改變圖像灰度的均勻程度。如圖2(b)所示為采集后的指紋歸一化處理情況，從圖中可以看出指紋脊線明顯加強(qiáng)。由于背景區(qū)域較少，因而跳過了背景分離這一步。
采用基于方向圖的增強(qiáng)算法，處理效果如圖2(c)所示。從圖中可以看出，對指紋圖像脊線具有很好的連接效果，能較好地去除指紋圖像中的噪聲干擾使指紋更清晰、真實。
二值化是在濾波的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，包括二值化后的刪除和填充算法，處理效果如圖2（d）所示。二值化后圖像只剩余黑白兩色。
細(xì)化主要是去除不必要的紋線粗線信息，便于之后提取特征點。細(xì)化處理如圖2（e）所示，細(xì)化后的指紋圖像的紋線只剩下一個像素點。細(xì)化后去除了偽特征點，明顯去除了斷點和短線。
3.2 指紋處理性能說明
系統(tǒng)的處理時間消耗分為硬件預(yù)處理和軟件算法處理兩部分。
硬件處理包括指紋采集塊、歸一化塊、背景分離塊和增強(qiáng)濾波塊四個部分；軟件處理包括二值化、細(xì)化、特征提取和特征匹配四個部分。系統(tǒng)處理時間消耗如表1所示。
本文根據(jù)指紋識別算法的特點設(shè)計了一種基于SoPC的新型結(jié)構(gòu)的自動指紋識別系統(tǒng)，通過對指紋識別算法的具體分析和優(yōu)化，設(shè)計了將指紋處理劃分為硬件處理和軟件處理兩大部分的結(jié)構(gòu)，用一塊SRAM作指紋處理中間數(shù)據(jù)的緩存，軟件和硬件之間不涉及大的數(shù)據(jù)流的傳輸，節(jié)約了數(shù)據(jù)傳輸時間。此結(jié)構(gòu)將耗時較多的預(yù)處理部分使用全硬件模式，大大提高了系統(tǒng)的運(yùn)算速度；將耗時較小的匹配算法部分由NiosⅡ軟件完成，縮短了設(shè)計周期，提高了設(shè)計精度。這種設(shè)計結(jié)構(gòu)降低了系統(tǒng)的復(fù)雜度，使得系統(tǒng)結(jié)構(gòu)明晰，處理性能得到提升，便于單獨(dú)處理模塊的優(yōu)化以及系統(tǒng)的升級。
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